“中国制造 2025”五项重大工程提出旨在重点领域建设智能工厂和数字化车 间，促进虚拟世界与现实世界的交互与共融。随着智能制造战略的推进，生产设 备的自动化、智能化、专业化程度日益提高，车间设备的布局规划和管理水平成 为企业快速响应市场和产品竞争力的重要影响因素。船用汽轮机作为重大装备， 其制造车间的智能化转型和设备的智能化管理需求日益凸显。目前多数企业仍采 用固定低效的方式进行设备布局，缺乏数字化、透明化的设备管理方式，存在着 布局柔性差、设备利用率低、质量问题难以追溯等问题，有必要应用智能化方法 优化布局设计、革新设备管理方法。
随着数控加工技术和计算机技术的深入发展，实现对数控机床的联网进行数据采集已成为必然的发展趋势。在各个企业之中也产生许多新型制造模式，如智能制造，但是新型的制造模式使得数控机床的系统更加复杂，故障的发生也随之增加，如果操作员不能够及时处理，就会造成机床停机过长，降低设备利用率。因此第一时间发现问题并及时处理，提高设备使用率成为了一种迫切需求。在此基础上，本课题开发出了基于移动互联的数控机床远程数据采集系统。
随着制造业不断朝着智能制造方向的转型升级，作为工业机器人中上下料用途 之一的桁架机器人，目前已成为智能柔性化生产线中不可或缺的重要组成部分。本 文将主要采用有限元分析、机电联合仿真以及控制研究与实验相结合的方法对上下 料桁架机器人进行研究，主要研究内容如下
随着工业制造的发展，机械臂的应用更加普及，机械臂已经成为智能制造、产业转型的主角。我国弹药引信装配主要还是采用人工手动操作的方式来实现，为进一步提高我国弹药装配的自动化水平，降低危险岗位人数，机器换人势在必行。弹药引信装配厂从实际操作出发，其操作过程中存在很多共性的危险工序，采用自动化生产线代替人工操作，降低危险工序操作人员数量迫在眉睫。基于此，本文以机械臂为核心，针对机械臂控制技术和故障检测技术进行研究，提出了一种基于机械臂实施的弹药引信自动化装配方案。设计的方案中详细说明了装配系统中机械臂运动、工件抓取、注胶密封、引信拧紧和工件检测等设计要点与控制特点。
随着“工业 4.0”时代的到来，对工业现代化和智能化的要求与日俱增，“智能制造”成为现今工业领域发展的方向。工业流水线作为生产制造的基础，其自动化的升级改造尤其重要，相关技术日渐成为研究热点。智能抓取作为实现工业流水线自动化的核心环节，相关技术系统性的改进升级刻不容缓。工件识别是智能抓取的关键环节，因此，关于工件智能识别技术的研究就显得至关重要。
智能制造与绿色发展是当今世界的共同课题，技术与创新都离不开绿色发展。就水 泥来说，能耗、环保、智能化是当前研究热点，近年来，我国在水泥行业倾注了大量心 血，也取得了巨大成就，但仍然存在能耗、物耗较高的问题。回转窑煅烧环节是水泥生 产过程中能源消耗最大的环节，对其进行改进是实现水泥企业节能降耗的关键。目前， 该环节的节能技术种类繁多，但热效优化指导方面的研究却更为人所关注，虽然取得了 相应成果，但依然存在如下问题：第一，窑内烧成状况复杂多变，热效工况识别困难； 第二，热效建模所需的关键参数无法在线检测，导致模型建立困难；第三，烧成带温度 设定值主要是由操作员人工给出，难以保证该设定值是当前工况下的最优值，使得熟料 生产能耗、物耗较高。因此，水泥回转窑热效优化指导系统研究具有重要意义。
：在智慧城市应用过程中,提出了通过人工智能（AI）技术来进行路灯优化控制的应用技术,并对其核心算法及应用模式进行了分析与研究,将提出的技术应用于城市路灯控制中,可以显著地提升路灯的控制水平,提升电力应用效率。
近年来，无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）技术正以极其惊人的速度发展，智能制造、智能工厂和智能服务的需求也呈现爆炸式增长，工业物联网（Industrial Internet of Things，IIoT）应运而生，成为了支持工业应用、通过智能决策提高制造和服务效率的一个有广阔前景的领域。现阶段，工业传感器和物联网设备在工业环境中快速、持续部署，物联网在智能工业应用中发挥出越来越重要的作用。然而，在物联网带来便利的同时，也因为工业传感器产生的大量数据而带来了新的挑战，各个设备对数据的采集、处理和传输提出了严格的要求。因此，在 IIoT 场景中如何能够高效地收集、处理和传输工业大数据成为当下一个巨大的挑战。
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行
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